训练神经网络流程图

训练神经网络的流程图通常包括以下步骤：数据准备、数据预处理、模型构建、模型训练和模型评估。在数据准备阶段，我们需要收集和整理数据集。接下来，在数据预处理阶段，我们对数据进行清洗、归一化和标准化等操作，以便于模型更好地学习。然后，在模型构建阶段，我们选择合适的神经网络结构，并设置相关参数。接着，在模型训练阶段，我们使用训练数据集对模型进行迭代优化，直到达到预期的性能指标。最后，在模型评估阶段，我们使用测试数据集对模型进行评估，以确定其泛化能力。